家庭教育与主观贫困评估数据集HouseholdEducationandSubjectivePovertyAssessmentData-j442zhou
数据来源：互联网公开数据
标签：家庭调查, 教育评估, 主观贫困, 贫困预测, 机器学习, 结构化数据, 统计分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自家庭调查的数据，旨在评估家庭的教育状况、家庭信息以及主观贫困程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为特定时间段的调查结果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能来源于特定地区或国家。
数据维度：数据集包括多个模块，核心模块包括：
module_HouseholdInfo_test_set.csv 和 module_HouseholdInfo_train_set.csv：包含家庭基本信息，如家庭成员数量、教育程度等。
module_Education_test_set.csv 和 module_Education_train_set.csv：包含教育相关信息，如受教育年限、学校类型等。
module_SubjectivePoverty_train_set.csv：包含受访者对自身贫困的主观评估。
sample_submission.csv：提交样本，用于预测主观贫困程度。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，便于数据分析和处理。其中，CSV文件包含了结构化的调查数据，而codebook.xlsx提供了变量的详细说明。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的竞赛数据集，由相关机构或研究团队收集和整理。
该数据集适合用于家庭状况、教育程度、主观贫困之间的关系研究，以及贫困预测模型的构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于社会学、经济学、教育学等领域的研究，如家庭教育对主观贫困的影响分析、贫困评估模型的构建等。
行业应用：可以为政府部门、非营利组织提供数据支持，用于制定扶贫政策、优化教育资源配置等。
决策支持：支持社会保障体系的完善、教育政策的制定，以及精准扶贫策略的实施。
教育和培训：作为社会调查分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解家庭、教育与贫困之间的关系。
此数据集特别适合用于探索家庭教育水平与主观贫困感知之间的关联，以及构建预测模型，从而提升社会福利政策的针对性和有效性。
